零知开源——ESP8266结合ICM20948实现高精度姿态解算

零知实验室发布新版ICM20948模块，可以非常方便的应用在零知各个系列开发板或其他类似MCU，它可以作为已经停产的MPU9250的替代品，下面演示它在零知ESP8266上的使用。

目录

一、ICM20948深度解析：九轴传感器的核心技术

二、硬件系统搭建

三、软件系统开发

3.1 校准验证代码

3.2 动态零位补偿 

3.3传感器数据预处理 

3.4姿态解算核心算法 

3.5数据输出

3.6Processing 3D可视化验证

四、实现结果分析

五、项目资源汇总

---

一、ICM20948深度解析：九轴传感器的核心技术

1.1 什么是IMU？

IMU（Inertial Measurement Unit）即惯性测量单元，是融合加速度计、陀螺仪和磁力计的核心传感器。ICM20948作为新一代九轴IMU，具备以下技术特性：

IMU20948技术特性

参数	规格	技术优势
加速度测量范围	±2g/±4g/±8g/±16g	16位ADC，0.98mg/LSB@±16g
陀螺仪量程	±250/±500/±1000/±2000 dps	0.0038°/s/LSB@±250dps
磁力计量程	±4900μT	16位分辨率，0.15μT/LSB
数据输出速率	最高1125Hz	支持SPI/I2C双接口
工作电压	1.71V-3.6V	超低功耗模式<5μA

1.2 硬件架构解析

芯片内部采用三层堆叠结构：

MEMS传感层：包含三轴加速度计和陀螺仪

ASIC处理层：集成数字运动处理器(DMP)

磁力计层：AK09916磁力计通过I2C从接口连接

1.3 九轴数据融合原理

姿态解算通过传感器融合算法实现：

姿态矩阵=加速度计校准✖陀螺仪积分✖磁力计补偿

典型算法对比：

算法	计算复杂度	精度	适用场景
互补滤波	低	一般	低速运动
卡尔曼滤波	高	高	动态环境
Mahony	中等	较高	嵌入式系统

二、硬件系统搭建

2.1 物料清单

组件	型号
主控板	零知ESP8266
九轴传感器	ICM20948
连接线	杜邦线
电源	USB适配器

2.2 电路连接详解

零知ESP8266和ICM20948九轴加速度传感器的接线图：

零知ESP8266	ICM20948
3.3V	VCC
GND	GND
SCL	SCL
SDA	SDA

三、软件系统开发

3.1 校准验证代码

// 在setup()中添加的校准验证
if(SerialDebug) {
  Serial.println("Post-Calibration Accel Bias (mg):");
  Serial.print(1000*myIMU.accelBias[0]); 
  Serial.print(" ");
  Serial.print(1000*myIMU.accelBias[1]);
  Serial.print(" ");
  Serial.println(1000*myIMU.accelBias[2]);
}

• 将加速度偏置转换为mg单位（1g=1000mg）

• X/Y轴偏置应<50mg，Z轴接近0（理想值）

• 确保校准过程有效，避免硬件安装误差

3.2 动态零位补偿 

static int calibration_cnt = 0;
if(calibration_cnt < 1000 && abs(myIMU.gx)<0.5 && abs(myIMU.gy)<0.5) {
  myIMU.accelBias[0] += myIMU.ax * 0.001;
  myIMU.accelBias[1] += myIMU.ay * 0.001;
  calibration_cnt++;
}

• 前1000次采样持续修正加速度偏置

• 0.001为学习率系数，控制校准速度

• 实现动态自适应，消除温度漂移影响

3.3传感器数据预处理 

1.加速度计处理 

myIMU.ax = (float)myIMU.accelCount[0] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[0];
myIMU.ay = (float)myIMU.accelCount[1] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[1];
myIMU.az = (float)myIMU.accelCount[2] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[2];

数据处理流程：

1. accelCount：原始ADC值

2. aRes：分辨率计算（例如±16g量程时为2048 LSB/g）

3. 减去校准偏置消除零位误差

关键参数：

• 量程设置：建议初始化时配置为±8g

• 分辨率公式：aRes = 16.0 / 32768.0 (16位ADC)

2.陀螺仪处理

myIMU.gx = (float)myIMU.gyroCount[0] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[0];
myIMU.gy = (float)myIMU.gyroCount[1] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[1]; 
myIMU.gz = (float)myIMU.gyroCount[2] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[2];

漂移控制：

• 典型偏置值应<1°/s

• 温度每升高1℃，零偏变化约0.01°/s

• 改进建议：添加温度补偿函数

 3.磁力计数据融合

float mx_raw = (float)myIMU.magCount[1] * myIMU.mRes; // X/Y交换
float my_raw = (float)myIMU.magCount[0] * myIMU.mRes;
float mz_raw = -(float)myIMU.magCount[2] * myIMU.mRes; // Z反转

myIMU.mx = (mx_raw - myIMU.magBias[1]) * myIMU.magScale[1];
myIMU.my = (my_raw - myIMU.magBias[0]) * myIMU.magScale[0];
myIMU.mz = (mz_raw - myIMU.magBias[2]) * myIMU.magScale[2];

• magBias：硬铁干扰补偿

• magScale：软铁畸变校正

• 注意：校准数据需对应新坐标系

3.4姿态解算核心算法 

1.Mahony滤波器调用 

MahonyQuaternionUpdate(
  myIMU.ay,  // 加速度Y→X
  myIMU.ax,   // 加速度X→Y 
  -myIMU.az,  // 加速度Z反转
  myIMU.gy * DEG_TO_RAD, // 陀螺Y→X
  myIMU.gx * DEG_TO_RAD, // 陀螺X→Y
  -myIMU.gz * DEG_TO_RAD,// 陀螺Z反转
  myIMU.mx, 
  myIMU.my,
  myIMU.mz,
  myIMU.deltat
);

2.欧拉角转换

      myIMU.yaw   = atan2(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+2) + *getQ()
                    * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() + *(getQ()+1)
                    * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) - *(getQ()+3)
                    * *(getQ()+3));
      myIMU.pitch = -asin(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+3) - *getQ()
                    * *(getQ()+2)));
      myIMU.roll  = atan2(2.0f * (*getQ() * *(getQ()+1) + *(getQ()+2)
                    * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() - *(getQ()+1)
                    * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) + *(getQ()+3)
                    * *(getQ()+3));
      myIMU.pitch *= RAD_TO_DEG;
      myIMU.yaw   *= RAD_TO_DEG;

      // Declination of SparkFun Electronics (40°05'26.6"N 105°11'05.9"W) is
      // 	8° 30' E  ± 0° 21' (or 8.5°) on 2016-07-19
      // - http://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/#declination
      myIMU.yaw  -= 8.5;
      myIMU.roll *= RAD_TO_DEG;

3.5数据输出

 串口协议设计

//打印格式与processing端格式一致
  Serial.print("Or: ");
  Serial.print(myIMU.yaw, 2);
  Serial.print(" ");
  
  Serial.print(myIMU.pitch, 2);
  Serial.print(" ");

  Serial.print(myIMU.roll, 2);
  Serial.println(" ");

3.6Processing 3D可视化验证

 将代码库文件安装包解压到C:\Users\Administrator\Documents\Processing\libraries，然后在Processing中选择开发板对应的串口号,就可以看到我们的3D模型根据九轴的姿态进行变化啦：

import processing.serial.*;

// 传感器数据
float roll, pitch, yaw;
PVector accelerometer = new PVector();
PVector gyroscope = new PVector();
PVector magneticField = new PVector();

// 3D模型
PShape model;
PImage bgImage;

// 串口配置
Serial port;
String[] serialPorts;
int selectedPort = 0;
boolean printSerial = false;

void setup() {
  size(1024, 800, P3D);
  frameRate(60);
  
  // 加载资源
  bgImage = loadImage("background.png");
  model = loadShape("biplane.obj"); // 确保使用标准OBJ格式
  model.scale(30);
  
  // 初始化串口
  serialPorts = Serial.list();
  if(serialPorts.length > 0) connectSerial(serialPorts[0]);
}

void draw() {
  background(bgImage);
  
  // 3D场景设置
  pushMatrix();
  translate(width/2, height/2, 0);
  lights();
  
  // 应用旋转
  rotateX(radians(pitch));
  rotateY(radians(yaw));
  rotateZ(radians(roll));
  
  // 绘制模型
  shape(model);
  popMatrix();
  
  // 显示数据
  displaySensorData();
}

void serialEvent(Serial p) {
  try {
    String rawData = p.readStringUntil('\n').trim();
    if(printSerial) println(rawData);
    
    String[] parts = split(rawData, ' ');
    if(parts.length >= 4) {
      switch(parts[0]) {
        case "Or:": // 欧拉角格式：Or: yaw pitch roll
          yaw = float(parts[1]);
          pitch = float(parts[2]);
          roll = float(parts[3]);
          break;
        case "Accel:":
          accelerometer.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
        case "Gyro:":
          gyroscope.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
        case "Mag:":
          magneticField.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
      }
    }
  } catch(Exception e) {
    println("Serial Error: " + e.getMessage());
  }
}

void displaySensorData() {
  fill(0, 255, 0);
  textSize(16);
  textAlign(LEFT, TOP);
  String data = "Accelerometer(g): " 
    + nfp(accelerometer.x,1,2) + ", " 
    + nfp(accelerometer.y,1,2) + ", " 
    + nfp(accelerometer.z,1,2) + "\n"
    + "Gyroscope(deg/s): " 
    + nfp(gyroscope.x,1,2) + ", "
    + nfp(gyroscope.y,1,2) + ", " 
    + nfp(gyroscope.z,1,2) + "\n"
    + "Orientation: \n"
    + "Yaw: " + nfp(yaw,1,1) + "°\n"
    + "Pitch: " + nfp(pitch,1,1) + "°\n"
    + "Roll: " + nfp(roll,1,1) + "°";
  text(data, 20, 20);
}

void connectSerial(String portName) {
  if(port != null) port.stop();
  try {
    port = new Serial(this, portName, 115200);
    port.bufferUntil('\n');
    println("Connected to: " + portName);
  } catch(Exception e) {
    println("Connection failed: " + e.getMessage());
  }
}

void keyPressed() {
  // 切换串口
  if(key == ' ') {
    selectedPort = (selectedPort + 1) % serialPorts.length;
    connectSerial(serialPorts[selectedPort]);
  }
  // 切换调试输出
  if(key == 'P' || key == 'p') printSerial = !printSerial;
  // 重置视角
  if(key == 'R' || key == 'r') {
    yaw = pitch = roll = 0;
  }
}

四、实现结果分析

观察串口打印输出的DMP姿态解算数据如下：

Processing 3D可视化验证：

Processing 3D可视化验证ICM20948运动姿态数据

五、项目资源汇总

5.1 参考资料 

ICM20948数据手册

ESP8266技术参考

5.2 源码获取 

https://github.com/Leeri1y/ICM20948-ESP8266

参考Github仓库

64位Windows系统的Processing安装包：

通过网盘分享的文件：processing-4.3.3.7z
链接: https://pan.baidu.com/s/12B4F33M1caRncVjSJiFPTg?pwd=9h5i 提取码: 9h5i

5.3 扩展学习

Mahony滤波器数学推导

欢迎各位道友相互讨论，一直在学习的路上！ 

零知开源是一个真正属于国人自己的开源软硬件平台，在开发效率以及上手难度上超越了Arduino平台。
零知开源在软件方面提供了完整的学习教程和丰富示例代码，让不懂程序的工程师也能非常轻而易举的搭建电路来创作产品，测试产品。快来动手试试吧！🚀